使用場景 · 研究資料整理

讓研究問題始終關聯來源

研究常從分散的訊號開始:一篇文章、一段社群討論和一份解釋錄影。Savebase 圍繞你要回答的問題,將這些資料放在一起。新增證據筆記、標註來源型別,並保留每項觀察背後的連結。撰寫任務簡報時,即可回到支援它的來源,而不必重做搜尋。

從 Free 開始,高階功能是否可用取決於方案。

讓收藏發揮作用

實用工作流程:研究資料整理

資料夾與標籤 ↗

按來源回答的問題歸檔

建立專案資料夾,例如“使用者為何放棄初始設定”,並設定“證據”“反例”“待解問題”等標籤。將一手來源與有用評論一起儲存,但要明確區分。必要時在筆記中補充發布日期和背景。問題越明確,就越容易判斷新資料是否應該加入收藏。

儲存選中文字 ↗

將原文段落與自己的理解分開

透過擴充功能右鍵選單,將選中的網頁文字與來源 URL 一起儲存。註明段落支援什麼、哪些問題仍未解決。在 Pro 中,口述解釋屬於證據時,可為受支援的已儲存影片請求轉錄。將轉錄段落用作直接引文前,請對照原始錄影檢查背景。

ChatGPT 外掛與 MCP ↗

讓 AI 檢索並比較你的證據

在 Pro 中,將 Savebase 連線到 ChatGPT 或相容 MCP 的助手。請它找到研究資料夾中的來源、取得筆記和可用轉錄,並將觀察分組附上來源連結。未驗證建議應與證據分開。MCP 為只讀,因此研究資料庫的更改仍由你決定,在 Savebase 內完成。

用下一批收藏試試看

先為想做的事情儲存幾份參考資料。

Savebase 快速入門 →
  1. 1

    寫下一個研究問題,為其來源資料建立資料夾。

  2. 2

    儲存少量來源,附上日期、相關段落和證據筆記。

  3. 3

    手動或藉助已連線的助手比較參考資料,並在撰寫結論前核查每個來源。

可選 AI 工作流程 · Pro

用於已儲存參考資料的提示詞

將 Savebase 連線到 ChatGPT 或相容 MCP 的助手,然後根據自己的資料夾和標籤調整此提示詞。

查詢我在“使用者為何放棄初始設定”中儲存的來源。總結證據與反例,附上來源 URL,利用可用筆記和轉錄文字,並指出已儲存資料無法回答的問題。

詢問口述內容前,請先請求影片轉錄。MCP 存取為只讀;助手可取得已有資料,資料庫編輯仍在 Savebase 內完成。

連線你的 AI 助手 →

此流程能帶來什麼

Savebase 整理研究參考資料。引用排版、統計分析和來源核實仍由你的研究流程及專業工具負責。

為你的收藏選擇方案

可以從 Free 開始使用網頁參考資料、筆記、標籤和資料夾。Pro 還提供轉錄、ChatGPT/MCP 存取,以及 Notion 和 Google Sheets 整合。

檢視方案與目前限額 →

關於研究資料整理的常見問題

如何整理研究書籤?

每個研究問題使用一個資料夾,用標籤標記證據型別,用筆記記錄日期、定義和限定。為每項有用觀察保留原始來源 URL。起草前回顧收藏,讓無依據的說法仍作為待解問題清晰呈現。

AI 可以分析我儲存的研究資料嗎?

在 Pro 中,已連線的助手可透過只讀 MCP 存取搜尋並取得 Savebase 參考資料、筆記和可用影片轉錄。可要求它提供帶來源連結的比較,並指出資料缺口。採納其解讀前,請核查原始來源。

所有使用情境 →

讓下次儲存更有用

從一個專案和希望再次檢視的參考資料開始。

開始建立 Savebase 資料庫